从决策开始
有用的分析首先要明确某个人需要做什么决定，而不是先制作最容易生成的图表。DeThink 帮助你在计算前定义指标、群体、比较对象、时间窗口和假设。
这种框架更容易暴露缺失字段、样本偏差、定义不一致，以及数据无法负责任回答的问题。
让模型承担互补任务
一个模型检查数据结构并提出清洗步骤，另一个挑战统计解释，第三个把结论翻译给非技术受众。共享上下文让定义与限制在这些步骤中保持一致。
- CSV 与电子表格探索。
- 数据清洗计划与异常检查。
- 指标定义与分析叙事。
- SQL、Python、公式、图表和管理层摘要。
让分析可以复现
记录转换过程、保留原始数据、审核生成代码，并用已知样例测试计算。敏感或受监管数据在提交给任何 AI 服务前，都需要适当授权、最小化处理和安全控制。